분석 결과를 보니 40.35GB를 즉시 회수할 수 있습니다!현재 상황:Docker 이미지: 55.79GB (40.35GB 회수 가능)실행 중인 컨테이너: gemma_transformers 1개만 유지 필요불필요한 컨테이너들이 많이 있음🧹 즉시 실행 정리 명령어# 1. 중지된 컨테이너들 삭제 (gemma_transformers는 실행 중이라 안전)docker container prune -f# 2. 사용하지 않는 이미지들 삭제 (40GB+ 회수!)docker image prune -a -f# 3. 시스템 전체 정리docker system prune -a -f# 4. 추가 시스템 정리sudo apt clean && sudo apt autoremove -ysudo journalctl --vacuum-time..
🔧 최종 구축된 환경하드웨어 & 시스템:디바이스: Jetson Xavier NX 16GBJetPack: 5.1.3 (L4T 35.5.0)CUDA: 11.4아키텍처: ARM64 (aarch64)Docker 환경:이미지: dustynv/transformers:r36.2.0컨테이너명: gemma_transformers (영구 컨테이너)Python: 3.10+GPU 메모리: --shm-size=8g 설정📦 설치 완료된 핵심 패키지AI/ML 라이브러리:- transformers>=4.50.0 (Gemma3 지원)- accelerate>=0.26.0 (device_map 지원)- PyTorch (jetson-containers 제공 NVIDIA 최적화 버전)- opencv-python-headless==4.11..
정확합니다! r35.4.1은 조건을 만족하지 않네요. **r36.2.0 (JetPack 6.x)**를 확인해봅시다.🎯 r36.2.0 확인 (가장 유력한 후보)# r36.2.0 다운로드 및 확인sudo docker pull dustynv/transformers:r36.2.0# Python 및 Transformers 버전 확인sudo docker run --runtime nvidia --rm dustynv/transformers:r36.2.0 \ python3 -c "import sysimport transformersprint(f'Python: {sys.version.split()[0]}')print(f'Transformers: {transformers.__version__}')"🔍 r36 계열 ..
Jetson Xavier에서 해당 요구사항을 만족하는 컨테이너를 찾아보겠습니다.네! 요구사항을 만족하는 컨테이너가 존재합니다. jetson-containers 프로젝트에서 제공하는 컨테이너들을 사용할 수 있습니다.🎯 추천 컨테이너 솔루션Option 1: 통합 컨테이너 (가장 추천)jetson-containers에서 PyTorch와 Transformers를 함께 포함한 컨테이너를 빌드할 수 있습니다:# jetson-containers 설치git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-containersbash jetson-containers/install.sh# PyTorch 2.1+ & Transformers 4.50+ 통합 컨테이너 빌드jetson-containers..
맞습니다! 중요한 포인트를 놓쳤네요. Jetson Xavier NX에서 CUDA 지원 PyTorch가 필요한데, 이게 추가적인 복잡성을 만듭니다.정확히 지적하셨습니다! CUDA 지원 PyTorch가 핵심 문제입니다. 이게 Jetson Xavier NX에서 Gemma3 실행을 더욱 어렵게 만드는 요소입니다.🚨 CUDA PyTorch의 복잡성1. NVIDIA 공식 PyTorch 바이너리의 제약NVIDIA가 제공하는 Jetson용 PyTorch는 특정 Python 버전에만 맞춰져 있습니다:JetPack 4.x: Python 3.6/3.8용 PyTorch만 제공JetPack 5.x: Python 3.8용 PyTorch만 제공Python 3.9용 CUDA PyTorch: 공식 바이너리 없음2. 현재 사용 가능한..
이 코드를 분석해보고 웹 검색을 통해 최신 정보를 확인해보겠습니다.코드를 분석하고 검색 결과를 바탕으로 Gemma3 R1984 4B 모델을 사용하기 위한 최소 버전 요구사항을 알려드리겠습니다.Transformers 최소 버전Gemma 3는 transformers 4.50.0부터 지원됩니다. 이는 Hugging Face 공식 문서에서 명시하고 있는 정보입니다.Python 최소 버전Transformers는 Python 3.9+ 이상에서 작동합니다. 하지만 더 구체적으로:과거 버전들의 경우: 초기 transformers 버전들은 Python 3.6+를 요구했습니다최신 버전의 경우: 현재는 Python 3.9+가 최소 요구사항입니다코드 분석을 통한 확인업로드하신 app.py 코드를 보면:from transfor..